package com.explorati.interview.interview.chapterfifteen.sort.mergeSort;

import java.util.Arrays;

public class MergeSort {

	// 我们的算法类不允许产生任何实例
	private MergeSort() {
	}

	// 将arr[l...mid]和arr[mid+1...r]两部分进行归并
	private static void merge(Comparable[] arr, int l, int mid, int r) {

		Comparable[] aux = Arrays.copyOfRange(arr, l, r + 1);

		// 初始化，i指向左半部分的起始索引位置l；j指向右半部分起始索引位置mid+1
		int i = l, j = mid + 1;
		for (int k = l; k <= r; k++) {

			if (i > mid) { // 如果左半部分元素已经全部处理完毕
				arr[k] = aux[j - l];
				j++;
			} else if (j > r) { // 如果右半部分元素已经全部处理完毕
				arr[k] = aux[i - l];
				i++;
			} else if (aux[i - l].compareTo(aux[j - l]) < 0) { // 左半部分所指元素 <
																// 右半部分所指元素
				arr[k] = aux[i - l];
				i++;
			} else { // 左半部分所指元素 >= 右半部分所指元素
				arr[k] = aux[j - l];
				j++;
			}
		}
	}

	// 递归使用归并排序,对arr[l...r]的范围进行排序
	private static void sort(Comparable[] arr, int l, int r) {

	      // 优化2: 对于小规模数组, 使用插入排序
        if( r - l <= 15 ){
            InsertionSort.sort(arr, l, r);
            return;
        }

        int mid = (l+r)/2;
        sort(arr, l, mid);
        sort(arr, mid + 1, r);

        // 优化1: 对于arr[mid] <= arr[mid+1]的情况,不进行merge
        // 对于近乎有序的数组非常有效,但是对于一般情况,有一定的性能损失
        if( arr[mid].compareTo(arr[mid+1]) < 0 )
            merge(arr, l, mid, r);
	}

	public static void sort(Comparable[] arr) {

		int n = arr.length;
		sort(arr, 0, n - 1);
	}

	// 测试MergeSort
	public static void main(String[] args) {

		// Merge Sort是我们学习的第一个O(nlogn)复杂度的算法
		// 可以在1秒之内轻松处理100万数量级的数据
		// 注意：不要轻易尝试使用SelectionSort, InsertionSort或者BubbleSort处理100万级的数据
		// 否则，你就见识了O(n^2)的算法和O(nlogn)算法的本质差异：）
		int N = 1000000;
		Integer[] arr = SortTestHelper.generateRandomArray(N, 0, 100000);
		SortTestHelper.testSort("com.explorati.interview.interview.chapterfifteen.sort.mergeSort.MergeSort", arr);

		return;
	}
}
